np.sum(np.exp(o), axis=1, keepdims=True)

时间: 2023-06-07 16:07:51 浏览: 225
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浅谈python中scipy.misc.logsumexp函数的运用场景

这是一个在机器学习中常用的计算方式，即计算一组数据中每行向量的指数求和，并将结果保存为一个列向量。其中，np代表numpy库，sum代表求和操作，exp代表计算指数函数。axis=1表示沿着行的方向求和，keepdims=True表示保留原数组的维度，只改变维度大小。
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行标准化可以通过除以行范数实现，例如x_norm = np.linalg.norm(x, axis = 1, keepdims = True)，然后x = x/x_norm。 矩阵运算部分，np.dot()用于矩阵乘法，np.multiply()和np.outer()分别实现逐元素相乘...
zip

4_Softmax_Regression算法.zip

return exp_z / np.sum(exp_z, axis=1, keepdims=True) 同时，我们可以使用numpy的梯度计算功能，如np.gradient，配合优化算法（如scipy.optimize.minimize）进行参数更新。 ### 6. 模型评估与验证 训练...

p = np.exp(o) / np.sum(np.exp(o), axis=1, keepdims=True) loss_ce = np.sum(-lab * np.log(p))

这是一个计算交叉熵损失函数的公式，其中o为神经网络的输出，p为softmax函数的输出，lab为label，np.exp()代表以e为底数的指数函数。这个公式可以用来计算神经网络输出的概率与实际标签之间的差距，通过反向传播来...

def svm_loss(x, y): N = x.shape[0] correct_class_scores = x[np.arange(N), y] margins = np.maximum(0, x - correct_class_scores[:, np.newaxis] + 1.0) margins[np.arange(N), y] = 0 loss = np.sum(margins) / N num_pos = np.sum(margins > 0, axis=1) dx = np.zeros_like(x) dx[margins > 0] = 1 dx[np.arange(N), y] -= num_pos dx /= N return loss, dx def softmax_loss(x, y): probs = np.exp(x - np.max(x, axis=1, keepdims=True)) probs /= np.sum(probs, axis=1, keepdims=True) N = x.shape[0] loss = -np.sum(np.log(probs[np.arange(N), y])) / N dx = probs.copy() dx[np.arange(N), y] -= 1 dx /= N return loss, dx

SVM损失函数的实现中，首先计算出正确标签的得分(correct_class_scores)，然后计算出每个样本的margin(间隔)，$margins = max(0, x - correct_class_scores[:, np.newaxis] + 1.0)$。如果margin大于0，则样本被分类...

解读这段代码 def value(self, x: np.ndarray) -> np.ndarray: ''' Parameters: x is the input to the softmax function. x is a two dimensional numpy array. Each row is the input to the softmax function Returns: output of the softmax function. The returned value is with the same shape as that of x. ''' #### write your code below #### x_max = np.max(x, axis=1, keepdims=True) exp_x = np.exp(x - x_max) softmax = exp_x / np.sum(exp_x, axis=1, keepdims=True) return softmax

使用 np.sum() 函数计算每一行指数值的和，并使用 keepdims=True 保持输出的维度与输入相同。 最后，将计算得到的 softmax 输出作为函数的返回值。 你可以调用这个函数，并传递一个二维数组作为输入，以计算 ...

解释以下代码n, k = x.shape beta = x.max(axis = 1).reshape((n, 1)) tmp = np.exp(x - beta) numer = np.sum(tmp, axis = 1, keepdims = True) val = tmp / numer return val

numer = np.sum(tmp, axis=1, keepdims=True) # 对每个样本的所有值求和，得到每个样本的分母 val = tmp / numer # 对每个样本的所有值除以其分母，得到每个样本的 softmax 值 return val # 返回每个样本的 softmax...

import numpy as np def softmax(x): """ 计算softmax函数 """ exp_x = np.exp(x) return exp_x / np.sum(exp_x, axis=1, keepdims=True) # 生成随机输入数据，其中m为样本数，n为特征数，k为类别数 m, n, k = 10, 5, 3 x = np.random.randn(m, n) # 生成随机权重和偏置项 W = np.random.randn(n, k) b = np.random.randn(1, k) # 计算线性输出 z = np.dot(x, W) + b # 计算softmax输出 y_hat = softmax(z) print(y_hat)这段代码的输出是什么样的，具体解释一下

其中，softmax函数的作用是将原始输出z通过指数函数进行归一化，使得输出值在(0,1)之间，并且所有输出值之和为1。具体计算方法是先对z中每个元素进行指数运算，然后将每个样本的指数和作为分母，将每个样本的指数...

import numpy as npdef softmax_cost(theta, X, y, lambda_reg): ''' Computes the cost of using theta as the parameter for softmax regression. ''' # Number of features num_features = X.shape[1] # Number of classes num_classes = len(np.unique(y)) # Reshaping theta to be a matrix theta = theta.reshape(num_classes, num_features) # Calculating the hypothesis function hypothesis = np.exp(X.dot(theta.T)) hypothesis = hypothesis / np.sum(hypothesis, axis=1, keepdims=True) # Calculating the cost function cost = -np.sum(np.log(hypothesis[range(X.shape[0]), y])) cost = cost / X.shape[0] # Adding regularization term regularization = (lambda_reg / 2) * np.sum(np.square(theta)) cost = cost + regularization return cost

定义了一个计算使用softmax回归参数theta在X和y数据中执行cost（成本）的函数softmax_cost，并且引入了numpy模块，并将其作为别名为np的缩写。在函数中还定义了一个lambda_reg参数，该参数是用于指定正则化参数的。

class NeuralNetwork: def __init__(self, n_inputs, n_hidden, n_outputs): self.n_inputs = n_inputs self.n_hidden = n_hidden self.n_outputs = n_outputs # 初始化权重和偏差 self.weights1 = np.random.randn(self.n_inputs, self.n_hidden) self.bias1 = np.zeros((1, self.n_hidden)) self.weights2 = np.random.randn(self.n_hidden, self.n_outputs) self.bias2 = np.zeros((1, self.n_outputs)) def sigmoid(self, z): return 1 / (1 + np.exp(-z)) def sigmoid_derivative(self, z): return self.sigmoid(z) * (1 - self.sigmoid(z)) def feedforward(self, X): # 计算隐藏层输出 self.z1 = np.dot(X, self.weights1) + self.bias1 self.a1 = self.sigmoid(self.z1) # 计算输出层输出 self.z2 = np.dot(self.a1, self.weights2) + self.bias2 self.a2 = self.sigmoid(self.z2) return self.a2 def backpropagation(self, X, y, output): # 计算输出层误差 error = output - y d_output = error * self.sigmoid_derivative(self.z2) # 计算隐藏层误差 error_hidden = d_output.dot(self.weights2.T) d_hidden = error_hidden * self.sigmoid_derivative(self.z1) # 更新权重和偏差 self.weights2 -= self.a1.T.dot(d_output) self.bias2 -= np.sum(d_output, axis=0, keepdims=True) self.weights1 -= X.T.dot(d_hidden) self.bias1 -= np.sum(d_hidden, axis=0) def train(self, X, y, n_epochs, learning_rate): for epoch in range(n_epochs): output = self.feedforward(X) self.backpropagation(X, y, output) def predict(self, X): output = self.feedforward(X) predictions = np.argmax(output, axis=1) return predictions

这是一个简单的神经网络实现，包括初始化权重和偏差、前向传播、反向传播、训练和预测。 神经网络的训练过程中，通常需要一些超参数的设置，如隐藏层的神经元数量、迭代次数、学习率等。 在这个实现中，隐藏层神经...

import numpy as np class BPNeuralNetwork: def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.weights1 = np.random.randn(self.input_size, self.hidden_size) self.bias1 = np.zeros((1, self.hidden_size)) self.weights2 = np.random.randn(self.hidden_size, self.output_size) self.bias2 = np.zeros((1, self.output_size)) def forward(self, X): self.hidden_layer = np.dot(X, self.weights1) + self.bias1 self.activated_hidden_layer = self.sigmoid(self.hidden_layer) self.output_layer = np.dot(self.activated_hidden_layer, self.weights2) + self.bias2 self.activated_output_layer = self.sigmoid(self.output_layer) return self.activated_output_layer def sigmoid(self, s): return 1 / (1 + np.exp(-s)) def sigmoid_derivative(self, s): return s * (1 - s) def backward(self, X, y, o, learning_rate): self.error = y - o self.delta_output = self.error * self.sigmoid_derivative(o) self.error_hidden = self.delta_output.dot(self.weights2.T) self.delta_hidden = self.error_hidden * self.sigmoid_derivative(self.activated_hidden_layer) self.weights1 += X.T.dot(self.delta_hidden) * learning_rate self.bias1 += np.sum(self.delta_hidden, axis=0, keepdims=True) * learning_rate self.weights2 += self.activated_hidden_layer.T.dot(self.delta_output) * learning_rate self.bias2 += np.sum(self.delta_output, axis=0, keepdims=True) * learning_rate def train(self, X, y, learning_rate, epochs): for epoch in range(epochs): output = self.forward(X) self.backward(X, y, output, learning_rate) def predict(self, X): return self.forward(X) X = np.array([[0, 0, 1], [0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 1]]) y = np.array([[0], [1], [1], [0]]) nn = BPNeuralNetwork(3, 4, 1) nn.train(X, y, 0.1, 10000) new_data = np.array([[0, 0, 0], [0, 1, 0], [1, 0, 0], [1, 1, 0]]) print(nn.predict(new_data))

这是一个使用反向传播算法实现的简单的三层神经网络，输入层有3个节点，隐藏层有4个节点，输出层有1个节点。它的训练数据X是一个4x3的矩阵，y是一个4x1的矩阵。训练过程中，使用随机初始化的权重和偏置，对训练数据...

import pandas as pd data = pd.read_excel('C:\Users\home\Desktop\新建文件夹(1)\支撑材料\数据\111.xlsx','Sheet5',index_col=0) data.to_csv('data.csv',encoding='utf-8') import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv(r"data.csv", encoding='utf-8', index_col=0).reset_index(drop=True) df from sklearn import preprocessing df = preprocessing.scale(df) df covX = np.around(np.corrcoef(df.T),decimals=3) covX featValue, featVec= np.linalg.eig(covX.T) featValue, featVec def meanX(dataX): return np.mean(dataX,axis=0) average = meanX(df) average m, n = np.shape(df) m,n data_adjust = [] avgs = np.tile(average, (m, 1)) avgs data_adjust = df - avgs data_adjust covX = np.cov(data_adjust.T) covX featValue, featVec= np.linalg.eig(covX) featValue, featVec tot = sum(featValue) var_exp = [(i / tot) for i in sorted(featValue, reverse=True)] cum_var_exp = np.cumsum(var_exp) plt.bar(range(1, 14), var_exp, alpha=0.5, align='center', label='individual explained variance') plt.step(range(1, 14), cum_var_exp, where='mid', label='cumulative explained variance') plt.ylabel('Explained variance ratio') plt.xlabel('Principal components') plt.legend(loc='best') plt.show() eigen_pairs = [(np.abs(featValue[i]), featVec[:, i]) for i in range(len(featValue))] eigen_pairs.sort(reverse=True) w = np.hstack((eigen_pairs[0][1][:, np.newaxis], eigen_pairs[1][1][:, np.newaxis])) X_train_pca = data_adjust.dot(w) colors = ['r', 'b', 'g'] markers = ['s', 'x', 'o'] for l, c, m in zip(np.unique(data_adjust), colors, markers): plt.scatter(data_adjust,data_adjust, c=c, label=l, marker=m) plt.xlabel('PC 1') plt.ylabel('PC 2') plt.legend(loc='lower left') plt.show()

这段代码是在进行主成分分析（PCA）的数据预处理和可视化操作。首先读取一个 Excel 文件并将其转换为 CSV 格式，然后使用 sklearn 库中的 preprocessing 模块对数据进行标准化处理，接着计算数据集的协方差矩阵并...

import numpy as np from scipy.optimize import minimize from scipy.stats import norm # 定义测试函数 def test_func(t): return np.sum(t**2 - 10 * np.cos(2 * np.pi * t) + 10) # 生成200个随机数据点 np.random.seed(42) X = np.random.uniform(low=-20, high=20, size=(200, 10)) y = np.apply_along_axis(test_func, 1, X) # 定义高斯模型 class GaussianProcess: def __init__(self, kernel, noise=1e-10): self.kernel = kernel self.noise = noise def fit(self, X, y): self.X = X self.y = y self.K = self.kernel(X, X) + self.noise * np.eye(len(X)) self.K_inv = np.linalg.inv(self.K) def predict(self, X_star): k_star = self.kernel(self.X, X_star) y_mean = k_star.T @ self.K_inv @ self.y y_var = self.kernel(X_star, X_star) - k_star.T @ self.K_inv @ k_star return y_mean, y_var # 定义高斯核函数 def rbf_kernel(X1, X2, l=1.0, sigma_f=1.0): dist = np.sum(X1**2, 1).reshape(-1, 1) + np.sum(X2**2, 1) - 2 * np.dot(X1, X2.T) return sigma_f**2 * np.exp(-0.5 / l**2 * dist) # 训练高斯模型 gp = GaussianProcess(kernel=rbf_kernel) gp.fit(X, y) # 预测新数据点 X_star = np.random.uniform(low=-20, high=20, size=(1, 10)) y_mean, y_var = gp.predict(X_star) # 计算精确值 y_true = test_func(X_star) # 输出结果 print("预测均值：", y_mean) print("预测方差：", y_var) print("精确值：", y_true) print("预测误差：", (y_true - y_mean)**2) print("预测方差是否一致：", np.isclose(y_var, gp.kernel(X_star, X_star)))

1. 首先定义了测试函数 test_func，用于计算输入向量的函数值。 2. 然后生成200个随机数据点，分别作为输入向量 X，并计算对应的函数值 y。 3. 定义了高斯过程模型 GaussianProcess，其中 kernel 参数指定...

Optimize the following code to use the variable: variance in the code. def e_step(xs: np.ndarray, ys: np.ndarray, affine: np.ndarray, translation: np.ndarray, variance: float) -> np.ndarray: """ The e-step of the em algorithm, estimating the responsibility P=[p(y_m | x_n)] based on current model :param xs: a set of points with size (N, D), N is the number of samples, D is the dimension of points :param ys: a set of points with size (M, D), M is the number of samples, D is the dimension of points :param affine: an affine matrix with size (D, D) :param translation: a translation vector with size (1, D) :param variance: a float controlling the variance of each Gaussian component :return: the responsibility matrix P=[p(y_m | x_n)] with size (N, M), which row is the conditional probability of clusters given the n-th sample x_n """ # TODO: Change the code below and implement the E-step of GMM responsibility = np.ones((xs.shape[0], ys.shape[0])) / ys.shape[0] for n in range(xs.shape[0]): for m in range(ys.shape[0]): temp = -0.5 * np.linalg.norm(xs[n] - ys[m] @ affine - translation) ** 2 responsibility[n, m] = 1 / (2 * np.pi) ** (xs.shape[1] / 2) * np.exp(temp) return responsibility / np.sum(responsibility, axis=1, keepdims=True)

return responsibility / np.sum(responsibility, axis=1, keepdims=True) In this optimized version, we pre-calculate the constant term in the Gaussian distribution and the Mahalanobis distance ...

def call(self, state): #熵log_prob x = self.fc1(state) x = self.fc2(x) mu = self.mu(x) log_std = self.log_std(x) log_std = tf.clip_by_value(log_std, -20, 2) std = tf.math.exp(log_std) dist = tfp.distributions.Normal(mu, std) action = dist.sample() log_prob = dist.log_prob(action) log_prob -= tf.reduce_sum(2 * (np.log(2) - action - tf.nn.softplus(-2 * action)), axis=1, keepdims=True) return action, log_prob

exp()函数用于计算标准差的指数，而log_prob的计算使用了一些数学公式，包括softmax()和reduce_sum()等函数。 总的来说，这段代码实现了一个连续动作空间的Actor网络，它将状态映射到一个动作和相应的对数概率，...

这段前向计算的代码的反向传播代码是什么def forwardprop(inputs, targets, a_prev, b_prev): # Since the RNN receives the sequence, the weights are not updated during one sequence. xs, ats, bts, ots = {}, {}, {}, {} # dictionary ats[-1] = np.copy(a_prev) # Copy previous hidden state vector to -1 key value. bts[-1] = np.copy(b_prev) # Copy previous hidden state vector to -1 key value. loss = 0 # loss initialization for t in range(len(inputs)-use_len+1): # t is a "time step" and is used as a key(dic). xs[t] = one_hot_encode_sequence(inputs[t:t+use_len], vocab_size).reshape(-1, 1) ats[t] = np.tanh(np.dot(U, xs[t]) + np.dot(W, ats[t-1]) + s1) bts[t] = np.tanh(np.dot(V, ats[t]) + np.dot(R, ats[t-1]) + np.dot(T, bts[t-1]) + s2) ots[t] = np.dot(Q, bts[t]) + s3 pts[t] = np.exp(ots[t]) / np.sum(np.exp(ots[t])) # 交叉熵计算loss函数 y_class = one_hot_encode_sequence(targets[t:t+use_len], vocab_size).reshape(-1, 1) loss += np.sum(y_class*(-np.log(ps[t]))) # softmax (cross-entropy loss) return loss, pts, ats, bts, xs

ds1 = np.sum(da, axis=1, keepdims=True) ds2 = np.sum(db, axis=1, keepdims=True) loss += np.sum(y_class*(-np.log(pts[t]))) gradients = {'dU': dU, 'dV': dV, 'dR': dR, 'dT': dT, 'dW': dW, 'dQ': dQ,...

class Actor(tf.keras.Model): def __init__(self, state_dim, action_dim, max_action): super(Actor, self).__init__() self.layer1 = tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu') self.layer2 = tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu') self.mean = tf.keras.layers.Dense(action_dim, activation='tanh') self.log_std = tf.keras.layers.Dense(action_dim, activation='tanh') self.max_action = max_action def call(self, state): x = self.layer1(state) x = self.layer2(x) mean = self.mean(x) * self.max_action log_std = self.log_std(x) log_std = tf.clip_by_value(log_std, -20, 2) std = tf.exp(log_std) dist = tfd.Normal(mean, std) action = dist.sample() log_prob = dist.log_prob(action) log_prob -= tf.reduce_sum(2 * (np.log(2) - action - tf.nn.softplus(-2 * action)), axis=1, keepdims=True) action = tf.tanh(action) return action, log_prob对该段代码进行解释

这里采用双曲正切函数作为激活函数是因为它的输出范围是[-1,1]，这样乘以self.max_action就可以得到[-self.max_action, self.max_action]之间的动作值。然后通过标准差和均值构建一个正态分布，并从中采样得到一个...

import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt # 加载 iris 数据 iris = load_iris() # 只选取两个特征和两个类别进行二分类 X = iris.data[(iris.target==0)|(iris.target==1), :2] y = iris.target[(iris.target==0)|(iris.target==1)] # 将标签转化为 0 和 1 y[y==0] = -1 # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 实现逻辑回归算法 class LogisticRegression: def __init__(self, lr=0.01, num_iter=100000, fit_intercept=True, verbose=False): self.lr = lr self.num_iter = num_iter self.fit_intercept = fit_intercept self.verbose = verbose def __add_intercept(self, X): intercept = np.ones((X.shape[0], 1)) return np.concatenate((intercept, X), axis=1) def __sigmoid(self, z): return 1 / (1 + np.exp(-z)) def __loss(self, h, y): return (-y * np.log(h) - (1 - y) * np.log(1 - h)).mean() def fit(self, X, y): if self.fit_intercept: X = self.__add_intercept(X) # 初始化参数 self.theta = np.zeros(X.shape[1]) for i in range(self.num_iter): # 计算梯度 z = np.dot(X, self.theta) h = self.__sigmoid(z) gradient = np.dot(X.T, (h - y)) / y.size # 更新参数 self.theta -= self.lr * gradient # 打印损失函数 if self.verbose and i % 10000 == 0: z = np.dot(X, self.theta) h = self.__sigmoid(z) loss = self.__loss(h, y) print(f"Loss: {loss} \t") def predict_prob(self, X): if self.fit_intercept: X = self.__add_intercept(X) return self.__sigmoid(np.dot(X, self.theta)) def predict(self, X, threshold=0.5): return self.predict_prob(X) >= threshold # 训练模型 model = LogisticRegressio

accuracy = np.sum(y_pred == y_test) / y_test.shape[0] print(f"Accuracy: {accuracy}") # 可视化 plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_pred) plt.show() 请问这段代码实现了什么功能？

import pickle def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def get_data(): (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_hot_label=False) return x_test, t_test def init_network(): with open("sample_weight.pkl", 'rb') as f: network = pickle.load(f) return network def predict(network, x): W1, W2, W3 = network['W1'], network['W2'], network['W3'] b1, b2, b3 = network['b1'], network['b2'], network['b3'] a1 = np.dot(x, W1) + b1 z1 = sigmoid(a1) a2 = np.dot(z1, W2) + b2 z2 = sigmoid(a2) a3 = np.dot(z2, W3) + b3 y = softmax(a3) return y x, t = get_data() network = init_network() accuracy_cnt = 0 for i in range(len(x)): y = predict(network, x[i]) p = np.argmax(y) # 获取概率最高的元素的索引 if p == t[i]: accuracy_cnt += 1 print("Accuracy:" + str(float(accuracy_cnt) / len(x)))

return exp_x / np.sum(exp_x, axis=1, keepdims=True) 这个函数将输入向量进行指数运算，并进行归一化，使得输出为概率分布。 3. 避免循环调用predict函数：当前的代码中使用了循环来逐个预测每个样本的...

Softmax(axis=1)

sum_exp_X = np.sum(exp_X, axis=1, keepdims=True) softmax_X = exp_X / sum_exp_X softmax_X = [[0.09003057, 0.24472847, 0.66524096], [0.4967462, 0.33122438, 0.17202943], [0.18850868, 0.51656257, 0....

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资源摘要信息: "在本教程中，我们将详细介绍如何使用Spring框架来构建RESTful Web服务，提供对Java开发人员的基础知识和学习参考。" 一、Spring框架基础知识 Spring是一个开源的Java/Java EE全功能栈（full-stack）应用程序框架和 inversion of control（IoC）容器。它主要分为以下几个核心模块： - 核心容器：包括Core、Beans、Context和Expression Language模块。 - 数据访问/集成：涵盖JDBC、ORM、OXM、JMS和Transaction模块。 - Web模块：提供构建Web应用程序的Spring MVC框架。 - AOP和Aspects：提供面向切面编程的实现，允许定义方法拦截器和切点来清晰地分离功能。 - 消息：提供对消息传递的支持。 - 测试：支持使用JUnit或TestNG对Spring组件进行测试。 二、构建RESTful Web服务 RESTful Web服务是一种使用HTTP和REST原则来设计网络服务的方法。Spring通过Spring MVC模块提供对RESTful服务的构建支持。以下是一些关键知识点： - 控制器（Controller）：处理用户请求并返回响应的组件。 - REST控制器：特殊的控制器，用于创建RESTful服务，可以返回多种格式的数据（如JSON、XML等）。 - 资源（Resource）：代表网络中的数据对象，可以通过URI寻址。 - @RestController注解：一个方便的注解，结合@Controller注解使用，将类标记为控制器，并自动将返回的响应体绑定到HTTP响应体中。 - @RequestMapping注解：用于映射Web请求到特定处理器的方法。 - HTTP动词（GET、POST、PUT、DELETE等）：在RESTful服务中用于执行CRUD（创建、读取、更新、删除）操作。 三、使用Spring构建REST服务 构建REST服务需要对Spring框架有深入的理解，以及熟悉MVC设计模式和HTTP协议。以下是一些关键步骤： 1. 创建Spring Boot项目：使用Spring Initializr或相关构建工具（如Maven或Gradle）初始化项目。 2. 配置Spring MVC：在Spring Boot应用中通常不需要手动配置，但可以进行自定义。 3. 创建实体类和资源控制器：实体类映射数据库中的数据，资源控制器处理与实体相关的请求。 4. 使用Spring Data JPA或MyBatis进行数据持久化：JPA是一个Java持久化API，而MyBatis是一个支持定制化SQL、存储过程以及高级映射的持久层框架。 5. 应用切面编程（AOP）：使用@Aspect注解定义切面，通过切点表达式实现方法的拦截。 6. 异常处理：使用@ControllerAdvice注解创建全局异常处理器。 7. 单元测试和集成测试：使用Spring Test模块进行控制器的测试。 四、学习参考 - 国际奥委会：可能是错误的提及，对于本教程没有相关性。 - AOP：面向切面编程，是Spring的核心功能之一。 - MVC：模型-视图-控制器设计模式，是构建Web应用的常见架构。 - 道：在这里可能指学习之道，或者是学习Spring的原则和最佳实践。 - JDBC：Java数据库连接，是Java EE的一部分，用于在Java代码中连接和操作数据库。 - Hibernate：一个对象关系映射（ORM）框架，简化了数据库访问代码。 - MyBatis：一个半自动化的ORM框架，它提供了更细致的SQL操作方式。 五、结束语 以上内容为《learnSpring:学习春天》的核心知识点，涵盖了从Spring框架的基础知识、RESTful Web服务的构建、使用Spring开发REST服务的方法，以及与学习Spring相关的技术栈介绍。对于想要深入学习Java开发，特别是RESTful服务开发的开发者来说，这是一份非常宝贵的资源。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【Chirp信号检测算法精解】：掌握高效检测Chirp信号的5大关键步骤

![高斯信道下的chirp信号解调](https://img-blog.csdnimg.cn/1fb88c1f540143859ce0683d26104234.png) # 1. Chirp信号检测算法概述 Chirp信号检测是现代信号处理中的一个关键环节，广泛应用于雷达、声纳、无线通信等领域。Chirp信号，即线性调频连续波信号，因其具有良好的时频特性、抗噪声干扰能力强而备受青睐。本章将对Chirp信号检测算法做一个简要介绍，概述其核心原理与应用场景，为后续深入探讨基础理论和关键技术打下基础。 ## 1.1 Chirp信号检测的应用背景 Chirp信号检测算法的开发与优化，源于对信号在
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如何修改此代码使其支持模糊匹配？

要在C语言中实现模糊匹配，你可以考虑使用通配符或者其他模式匹配库，比如`fnmatch`函数。这里以`fnmatch`为例，它是用于做简单模式匹配的标准库函数。如果你想允许用户输入的部分字符串作为查询条件，可以稍作修改如下： ```c #include <stdio.h> #include <string.h> #include <fnmatch.h> void fuzzy_search(const char *pattern, const char *filename) { FILE *file = fopen(filename, "r"); if (file == N
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ALU课设实现基础与高级运算功能

资源摘要信息:"ALU课设" 知识点： 1. ALU的基本概念：ALU（算术逻辑单元）是计算机处理器中的核心组成部分，负责执行所有的算术和逻辑运算。它能够处理包括加法、减法、逻辑运算等多种指令，并根据不同的操作码（Operation Code）来执行相应的操作。 2. 支持的运算类型： - ADD（加法）：基本的算术运算，将两个数值相加。 - SUB（减法）：基本的算术运算，用于求两个数值的差。 - 逻辑左移（Logical Shift Left）：将数值中的位向左移动指定的位置，右边空出的位用0填充。 - 逻辑右移（Logical Shift Right）：将数值中的位向右移动指定的位置，左边空出的位用0填充。 - 算数右移（Arithmetic Shift Right）：与逻辑右移类似，但是用于保持数值的符号位不变。 - 与（AND）、或（OR）、异或（XOR）：逻辑运算，分别对应逻辑与、逻辑或、逻辑异或操作。 SLT（Set Less Than）：如果第一个数值小于第二个数值，则设置条件标志位，通常用于条件跳转指令。 3. ALUctr表格与操作码（ALU_OP）： - ALUctr表格是ALU内部用于根据操作码（ALU_OP）来选择执行的具体运算类型的映射表。 - 操作码（ALU_OP）是用于告诉ALU需要执行哪种运算的代码，例如加法操作对应特定的ALU_OP，减法操作对应另一个ALU_OP。 4. ALU设计中的zero flag位： - Zero flag是ALU的一个状态标志位，用于指示ALU的运算结果是否为零。 - 在执行某些指令，如比较指令时，zero flag位的值会被检查，以便决定程序的执行流程。 5. 仿真文件： - 仿真文件是指在设计和测试ALU时所用到的模拟环境文件。通过这些文件，可以验证ALU的设计是否满足需求，运算结果是否正确。 - 仿真文件通常包括一系列测试向量和预期的输出结果，用于验证ALU在各种情况下的行为。 6. ALU课设的应用场景： - 通过制作ALU课设，学生或工程师可以加深对处理器核心组成部分的理解。 - ALU的设计和实现是计算机体系结构课程中的一个重要课题，通过实践项目可以更好地掌握理论知识。 - 在实际工作中，设计高效、准确的ALU对于提高处理器性能至关重要。 7. 技术实现和开发流程： - 设计ALU时，需要根据需求确定支持的运算类型和精度（比如32位、64位等）。 - 设计ALUctr表格，列出所有可能的操作码与对应运算类型的映射关系。 - 通过硬件描述语言（如Verilog或VHDL）实现ALU电路设计，包括各种运算逻辑和zero flag位的处理。 - 编写测试用例，使用仿真工具进行测试验证，确保ALU按照预期工作。 8. ALU的设计挑战： - 设计一个高效的ALU需要考虑运算速度、资源消耗（如芯片面积、功耗）和可靠性。 - 在不同的处理器设计中，ALU可能会有不同的优化策略，比如流水线技术、超标量技术等。 - 考虑未来技术的发展，设计可扩展性和兼容性也是ALU设计中的关键点。